New Relic Autopilotのパブリックプレビューへようこそ！インシデントを管理する新しい方法をご紹介できることを嬉しく思います。Autopilotは、特定のデータ相関と診断の自動化を支援することで、インシデント管理ワークフローをサポートするように設計されています。
Autopilot は、New RelicのAIを活用した運用エクスペリエンスであり、New Relic Autonomous Operationsのコア機能です。テレメトリーを分析し、修復を推奨します。
注意
コンプライアンス上の制限：セキュリティおよびコンプライアンス要件のため、お客様のアカウントまたはデータがFedRAMPまたはHIPAAのコンプライアンス要件の対象となる場合は、 New Relic AI MCPサーバーを使用しないでください。一般公開プレビュー版のため、この機能はFedRAMPまたはHIPAAの規制対象となるアカウントの対象外です。
エージェント内の履歴/MELTデータの保持期間は、お客様の一般的なアカウント保持設定とは異なる場合があります。
New Relic Autopilot には生成AIリソースへのアクセスが含まれており、生成AIサービス利用規約が適用されます。
New Relic Autopilotについて
New Relic Autopilot は、エンジニアリングチームが問題を調査し、システムの動作を理解し、運用ワークフローを加速するのを支援する、AIを活用したオペレーションエクスペリエンスです。
Autopilotの仕組み
Autopilot New Relicテレメトリー、AI推論、および運用ワークフローを組み合わせて、本番環境の問題を調査します。エンジニアが運用上の意思決定をコントロールできるようにしながら、コンテキストの収集、シグナルの分析、可能性の高い根本原因の特定、および次のアクションの推奨を行う専門的な機能を調整します。
主な機能
以下は、Autopilotが運用を最適にサポートする方法の例です：
一括トリアージと検証: エージェントは、受信通知の予備フィルターとして機能するように設計されています。 これは、過去のベースラインと現在のシステムの健全性に対して集計のコンテキストを評価し、イベントが優先度の高い異常であるか、予想される変動であるかを判断するのに役立ちます。
出来事エンティティ ヘルス: エージェントは、スタックのモニター部分で迅速かつ高レベルのパルス チェックを提供します。 利用可能なゴールデン ストップ メトリクスと基盤となるインフラストラクチャ パフォーマンスの関連付けを試みることにより、AI モニタリングによりシステムの健全性に関する物語的な概要が生成されます。
変更インテリジェンス: 最近のアップデートによって導入された潜在的なパフォーマンスの低下、新しいエラー パターン、またはレイテンシのスパイクを特定し、デプロイメント後にシステムが正常かどうかを確認するのに役立ちます。
詳細なインシデント分析：システム障害が発生した場合、エージェントは自動的な根本原因の発見を支援するように設計されています。ディストリビューティッド（分散）トレーシングを走査し、ログパターンを分析し、リソースのメトリクスを検査して、機能停止の原因となっている可能性のある潜在的な技術的障害や下流の依存関係を特定するのに役立ちます。
自動修復: 診断にとどまらず、Autopilotは回復作業を支援するAIモニタリングです。潜在的な根本原因が特定されると、エージェントは潜在的な技術的介入 — デプロイメントのロールバックやリソース割り当ての調整など — を提案する場合があります。これらは実装前にエンジニアが確認する必要があります。
運用ワークフロー
以下のワークフローは、Autopilotがテレメトリーを実用的な運用インテリジェンスに変換する方法を示しています。各段階は前の段階に基づいて構築されており、エンジニアは検出から診断、推奨される修復へとより迅速に移行できます。
Autopilotが環境を分析する仕組み
Autopilot は、テレメトリーデータと潜在的なインサイトの間のインテリジェントなレイヤーとして機能するように設計されています。エージェントに質問すると、専用のツールスイートを活用して分析を実行します。
エージェントの分析プロセスは、主に3つの柱に基づいています。
包括的なコンテキスト収集: エージェントは、利用可能なアーキテクチャーなど、関連する詳細を収集するように設計されています。 これは、関連するエンティティを特定し、それらの関係性や依存関係を調査し、パフォーマンスの変化を引き起こした可能性のある最近の変更イベントやデプロイメントを強調表示するのに役立ちます。
テレメトリーの詳細な調査: コンテキストが確立されると、担当者は問題に飛び込みます。 これは以下の評価に役立ちます。
- メトリクスとトレンド: スループット、レイテンシ、エラー率を分析して、将来のシステム動作の可能性を予測します。
- ログとエラー: ディストリビューティッド（分散）トレーシング、エラー グループ、ログパターンを調べて、潜在的なソースと異常の原因を特定します。
- 健全性とアラート：発生中のインシデント、アラートポリシー、およびセキュリティ脆弱性をレビューし、潜在的な影響範囲を把握する。
自動化された根本原因および影響分析：このエージェントは、原因分析を支援するように設計されています。これは、パフォーマンスの低下と特定のトランザクションパターン、インフラストラクチャのボトルネック、エンドユーザーへの影響との相関関係を分析しようとするものです。また、自然言語をNRQLに変換して、特定のデータ ポイントを取得するのにも役立ちます。
請求する
Autopilot このプレビュー期間中であっても、一部有料の機能です。トークンの使用に対しては課金されませんが、ダウンストリームサービスからの補助的な計算コストが発生する場合があります。使用量は、アカウントの価格モデルに従ってAdvanced and Core Compute製品として請求されます。機能が一般提供されると、New Relic契約の条件に基づいて請求が継続されます。